【AI基础】关于TensorFlow 2.0你需要了解的一切
TensorFlow 2.0 简介
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
目前，该类库也在经历着从推出以来最大规模的变化。TensorFLow 2.0 目前仍处在 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比它带来了太多的改变。接下来，让我们深入研究其中的一些主要改变。
即时执行（Eager Execution）变为默认模式
首先，即时执行成为 TensorFlow 代码运行的默认模式。
你或许还记得，在 TensorFlow 1.x 中创建一个神经网络的时候，我们需要定义一个叫做图的抽象数据结构。同时，当我们尝试打印其中一个图节点的时候，我们只能看到这个图节点的引用值，而不能看到期待中的实际值。为了能够运行这个图，我们需要使用一个叫做 Session 的封装。我们通过方法 Session.run() 将 Python 数据传递到图，从而开始对模型的训练。
当使用 eager execution 的时候，上述情况就发生了改变。现在，TensorFlow 代码可以像普通 Python 代码那样运行。Eagerly 表示操作的创建和执行同时进行。
TensorFlow 2.0 的代码看起来非常像 NumPy 代码。实际上，TensorFlow 和 NumPy 的对象也可以很容易地相互置换。因此，你也不用为 placeholders、Sessions 以及 feed_dictionaties 等伤脑筋了。
API 清理
像 tf.gans、tf.app、tf.contrib 以及 tf.flags 等很多 API，要么被直接移除，要么就是转移到单独的库。
但是，其中最重要的一项清理同我们如何创建模型相关。你或许还记得，在 TensorFlow 1.x 中我们可以用不止一种方法来创建和训练 ML 模型。
在 TF 1.x 中，像 Tf.slim、tf.layers、tf.contrib.layers 以及 tf.keras 等 API 都可以用来创建神经网络，这还不包括 1.x 中 Sequence to Sequence API。而大多数时候，我们自己也不是很清楚应该在何种情况下使用何种 API。
尽管这些 API 大多数都有很不错的功能，但它们还是不能转换成一种通常的开发方式。如果我们使用了其中一种 API 来训练我们的模型，接下来就很难再切换到别的 API 了。
TensorFlow 2.0 中，tf.keras 是推荐使用的高级 API
正如我们所见，Keras API 正在试图解决所有的使用案例。
初级 API
从 TF 1.x 到 2.0，初级 API 并没有发生太大的改变。但现在，Keras 变成了默认的也是推荐使用的高级 API。简单来讲，Keras 是用来描述如何通过更清晰的标准来创建神经网络的一系列层。当我们通过 pip 来安装 TensorFlow 的时候，我们一般会得到完整的 Keras API 以及一些额外的函数工具集。
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(IMAGE_HEIGHT,IMAGE_WIDTH)))
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# Configures the model for training.
# Define the model optimizer, the loss function and the accuracy metrics
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.summary()
初级 API 又被叫作 Sequential（序列化）API。它通过层堆栈来定义一个神经网络。除了简洁以外，它还拥很多其它的优点。注意，我们是按照数据结构（堆栈）的方式来定义模型。因此，这也减少了因为模型定义而出错的可能性。
Keras-Tuner
Keras-Tuner 是一个专门为 Keras 模型优化超参数的独立库。在本文写作的时候，该类库仍处于 pre-alpha 阶段，即便如此，它已经可以在 Colab 上很好地同 tf.keras 以及 TensorFlow2.0 beta 一起工作。
这是一个很简单的概念。首先，我们需要定义一个模型构建函数来返回一个编译好的 Keras 模型。这个函数采用了一个叫做 hp 的输入参数。通过 hp，我们能够定义一个可以用作超参数采样的候选值范围。
下面的代码创建了一个简单的模型并且优化 3 个以上的超参数。在隐藏模块中，我们对一个预定义范围里的整数值进行了取样。我们在一些指定值中进行随机选择，用来表示 dropout 率和学习率参数。
def build_model(hp):
# define the hyper parameter ranges for the learning rate, dropout and hidden unit
hp_units = hp.Range('units', min_value=32, max_value=128, step=32)
hp_lr = hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])
hp_dropout = hp.Choice('dropout', values=[0.1,0.2,0.3])
# build a Sequential model
model = keras.Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(IMAGE_HEIGHT,IMAGE_WIDTH)))
model.add(Dense(units=hp_units, activation='relu'))
model.add(Dropout(hp_dropout))
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
# compile and return the model
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(hp_lr),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
# create a Random Search tuner
tuner = RandomSearch(
build_model,
objective='val_accuracy', # define the metric to be optimized over
max_trials=3,
executions_per_trial=1,
directory='my_logs') # define the output log/checkpoints folder
# start hyper-parameter optmization search
tuner.search(x_train, y_train,
epochs=2,
validation_data=(x_test, y_test))
然后，我们创建了一个 tuner 对象。本例中，我们实现了一个随机搜索策略。最后，我们通过 search() 方法来优化。这个方法具有和 fit() 一样的签名。
最后，我们可以通过检查调优结果汇总选出最好的模型。训练日志以及模型的 checkpoints 都被保存在 my_logs 目录下。同时，最小化或最大化目标（验证准确度）的选择也被自动推断出来。
高级 API
当第一眼看到这种类型的实现时很容易让人联想到面向对象编程。这里，你的模型是一个基于 tf.keras.model 扩展的 Python 类。受 Chainer 启发，我们实现了模型子类化，这同 Pytorch 定义模型的方式非常相似。
通过模型子类化，我们在类的构建函数里定义了模型的层。call() 方法处理了正向传播的定义和执行。
class Model(tf.keras.Model):
def __init__(self):
# Define the layers here
super(Model, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(filters=8, kernel_size=4, padding="same", strides=1, input_shape=(IMAGE_HEIGHT,IMAGE_WIDTH,IMAGE_DEPTH))
self.conv2 = Conv2D(filters=16, kernel_size=4, padding="same", strides=1)
self.pool = MaxPool2D(pool_size=2, strides=2, padding="same")
self.flat = Flatten()
self.probs = Dense(units=N_CLASSES, activation='softmax', name="output")
def call(self, x):
# Define the forward pass
net = self.conv1(x)
net = self.pool(net)
net = self.conv2(net)
net = self.pool(net)
net = self.flat(net)
net = self.probs(net)
return net
def compute_output_shape(self, input_shape):
# You need to override this function if you want to use the subclassed model
# as part of a functional-style model.
# Otherwise, this method is optional.
shape = tf.TensorShape(input_shape).as_list()
shape[-1] = self.num_classes
return tf.TensorShape(shape)
模型子类化具有很多优势。它可以更容易地实施模型检查。我们可以通过断点调试的方式，在指定代码行停留，并检查模型的激活函数或 logit 函数。
当然，灵活性也意味着更多的问题。
模型子类化需要程序员更小心，也需要程序员掌握更多的知识。
简而言之，你的代码更容易产生问题。
定义训练循环
在 TF 2.0 中，训练模型最简单的方法是使用 fit() 方法。fit() 同时支持序列化和子类化模型。在使用模型子类化的时候，我们唯一需要调整的就是重写类成员函数 compute_output_shape()，或者干脆放弃这个函数。除此以外，我们可以使用 tf.data.Dataset 或 NumPy 的标准 nd-arrays 来作为 fit() 的输入。
不过，如果你想要更清晰地了解梯度和损失函数运行机制的话，你可以使用梯度带。这对研究学者尤其有用。
通过梯度带，我们可以手动定义训练过程的每一步。训练一个神经网络的基本步骤如下：
正向传播
损失函数评估
反向传播
梯度下降
每一步都被单独定义。
当你想要进一步了解神经网络训练的时候，梯度带就变得很有指导意义。如果你需要检查不同模型权重的损失值或者梯度矢量本身的话，你可以直接把它们打印出来。
梯度带提供了很大的灵活性。但是正如子类化对比序列化一样，更好的灵活性也需要额外的代价。同 fit() 方法相比，我们在这里只需要手动定义一个训练循环。这也因此让代码更容易产生 bug 并且更难调试。对于那些追求标准化编程的编码人员来说，我相信这是一个很棒的折中，毕竟研究人员只是对开发新东西更感兴趣。
同时，我们也可以很容易地通过 fit() 来设置 TensorBoard，具体参看下文。
配置 TensorBoard
我们可以通过 fit() 方法很容易地配置一个 TensorBoard 实例。它同样适用于 Jupyter/Colab 笔记本。
在这里，我们将 TensorBoard 添加为 fit 方法的回调。
只要你使用 fit() 方法，这种方法就可以用于序列化以及子类化 API。
Load the TensorBoard notebook extension
%load_ext tensorboard
# create the tensorboard callback
tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs/{}'.format(time.time()), histogram_freq=1)
# train the model
model.fit(x=x_train,
y=y_train,
epochs=2,
validation_data=(x_test, y_test),
callbacks=[tensorboard])
# launch TensorBoard
%tensorboard --logdir logs
如果你选择使用模型子类化以及通过梯度带来编写训练循环的话，你同样需要手动定义 TensorBoard。手动定义包括创建 summary 文件、使用 tf.summary.create_file_writer() 以及指定你想要可视化的变量。
值得一提的是，TF 2.0 中有很多回调函数可供使用，下面是其中一些相对有用的函数：
EarlyStopping：如同字面含义，它设置了一条规则，当被检测的量化值停止改善时就结束训练。
ReduceLROnPlateau：当评估值停止改善的时候就降低学习率。
TerminateOnNaN：当遇到一个 NaN 损失的时候就回调结束训练。
LambdaCallback：一个创建样本的回调，自定义回调正在开发过程中。
提升 EagerCode 的性能
如果你选择使用梯度带来训练你的模型，你会注意到性能上会有一定程度的下降。
通过即时执行的方式运行 TF 代码的确容易理解，但是这会损失一些性能。为了避免这个问题，TensorFlow 2.0 引入了 tf.function。
基本上，如果你用 tf.function 装饰了你的 python 函数，你其实让 TensorFlow 接管了这个函数，并且转变成了一个 TF 的高性能抽象。
@tf.function
def train_step(images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
# forward pass
predictions = model(images)
# compute the loss
loss = cross_entropy(tf.one_hot(labels, N_CLASSES), predictions)
# get the gradients w.r.t the model's weights
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
# perform a gradient descent step
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
# accumulates the training loss and accuracy
train_loss(loss)
train_accuracy(labels, predictions)
这意味着该函数会被标记为即时（JIT）编译，从而 TensorFlow 可以把它按照图来运行。因此 TensorFlow 1.x 可以借助像节点剪枝或内核融合等方式来获得更好的性能。
总之，TensorFlow 2.0 可以允许你将代码分解为更小的函数。然后你可以标注那些你想使用 tf.function 的函数，从而获取额外的性能。最后装饰那些具有最大计算瓶颈的函数。这些函数通常是训练循环或模型的正向传播。
注意，在你装饰函数的时候，你同样损失了 eager execution 的一些优势。换句话说，你不再能够设置断点或者使用代码片段中的 print() 函数。
模型保存和恢复
TensorFlow 1.x 中缺少的另外一项标准就是我们如何为产品保存和装载模型。TensorFlow 2.0 试图通过定义一个单一 API 来解决这个问题。
TF 2.0 并没有采用保存模型的很多方法，它反而标准化了一个叫做 SavedModel 的抽象。
这很容易理解。如果你构建了一个序列化模型或者使用 tf.keras.Model 扩展了你的类，那么你的类就继承了 tf.train.Checkpoints。因此，你可以将你的模型序列化为 SavedModel 对象。
# serialize your model to a SavedModel object
# It includes the entire graph, all variables and weights
model.save('/tmp/model', save_format='tf')
# load your saved model
model = tf.keras.models.load_model('/tmp/model')
TensorFlow 生态系统整合了 SavedModels，也就是说，你可以将它部署到很多设备中，诸如手机、边缘设备以及服务器等。
TF-Lite 转化
如果你想部署 SaveModel 到一个像 Raspberry Pi、Edge TPU 或手机这样的嵌入式设备中的话，你需要一个 TF Lite 转换器。
在 2.0 中，TFLiteConverter 不支持冻结 GraphDefas。如果你想把一个冻结的 GraphDefas 转化到 TF 2.0 中，你可以使用 tf.compat.v1.TFLiteConveter.
在部署到嵌入式设备之前经常会执行一个后训练量化。使用 TFLiteConveter 时，只需要将优化标志位设定为“OPTIMIZE_FOR_SIZE”即可。这会将模型的权重从浮点型量化为 8 位精度，从而降低了模型的大小，也在模型精确度几乎没有损失的情况下改善了延迟。
# create a TensorFlow Lite converter
converter = tf.lite.TensorFlowLiteConverter.from_keras_model(model)
# performs model quantization to reduce the size of the model and improve latency
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE]
tflite_model = converter.convert()
这只是一个实验中的标志位，未来仍有可能改变。
TensorFLow.js 转化
我们可以使用同样的 SavedModel 对象，并将其转化为 TensorFlow.js 格式。然后，我们可以使用 JavaScript 来加载，从而在浏览器中运行我们的模型。
!tensorflowjs_converter \
--input_format=tf_saved_model \
--saved_model_tags=serve \
--output_format=tfjs_graph_model \
/tmp/model \
/tmp/web_model
view raw
首先，我们需要通过 pip 安装 TensorFlow.js。然后，使用 tensorflowjs_converter 脚本来获取训练模型，并将其转化为 JavaScript 兼容的代码。最后，我们可以加载这些代码并通过 JavaScript 实现推断。
另外，我们也可以在浏览器中通过 TensorFlow.js 来训练模型。
结 语
最后，作者介绍了 TF 2.0 的其它一些特性。首先可以更直观地为序列化或子类化模型添加更多的层。尽管 TF 包含了绝大多数比较流行的层，如 Conv2D 以及 TransposeConv2D 等，但是很多时候我们仍然会发现这还远远不够，尤其是在重复一些论文实验或者是做研究的时候。
好消息是，我们可以开发我们自己的自定义层。通过一些 Keras API，我们可以创造一个类，然后通过 tf.keras.Layer 扩展。实际上，我们可以使用一个非常类似的模式来创建自定义的激活函数、标准化层或者是评估函数。更多内容详见 此处。
我们也可以将 1.x 的代码转化为 2.0。TF 团队为此开发了 tf_upgrade_v2 工具集。
这个脚本并不是从根本上将 TF 1.x 转化为 2.0，它只是很简单地利用了 tf.compat.v1 模型，更改了函数的命名空间。同时，如果你的遗留代码使用了 tf.contrib 的话，该脚本同样不能使用。你因此只能使用一些其它的类库或者是这些函数的 2.0 版本实现。
原文链接：
https://hackernoon.com/everything-you-need-to-know-about-tensorflow-2-0-b0856960c074
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